一般資訊
描述
GRUPO BNP PARIBAS
El rol se enfoca en el análisis de datos, seguimiento de modelos y generación de inteligencia de riesgos para mejorar la toma de decisiones estratégicas en áreas como riesgo de crédito, fraude, recobros y riesgos emergentes.
- Analizar portafolios de crédito (principalmente de particulares) y analizar modelos de evaluación de riesgo (scorecards, modelos de PD/LGD/EAD, provisiones IFRS 9, etc.).
- Desarrollar dashboards e informes que permitan monitorear KPIs y alertas tempranas en riesgos crediticios y operativos.
- Aplicar técnicas estadísticas y de machine learning para segmentación de clientes, predicción de incumplimiento y optimización de políticas de riesgo.
- Participar en validación de modelos, backtesting y documentación para auditorías internas y regulatorias (BCE, EBA, Banco de España, etc.).
- Analizar datos internos y externos para identificar patrones de riesgo y tendencias emergentes.
- Desarrollar y mantener dashboards, reportes automatizados y modelos estadísticos que apoyen la toma de decisiones.
- Proponer y optimizar estrategias de mitigación de riesgos basadas en análisis cuantitativo.
- Colaborar con equipos de BI, data engineering y productos para alinear los modelos analíticos con las necesidades del negocio.
- Participar en proyectos de mejora continua y asegurar el cumplimiento de normativas regulatorias.
- Estudios
Título universitario en Estadística, Matemáticas, Ingeniería, Economía o similar.
- Experiencia
Al menos 2 años en funciones analíticas dentro de banca, consultoría financiera o fintech.
Se valorará experiencia previa en desarrollo o validación de modelos internos (IRB).
- Idiomas
Se valorará francés profesional hablado y escrito (documentación técnica y comunicación con stakeholders globales).
Inglés profesional hablado y escrito (documentación técnica y comunicación con stakeholders globales).
- Técnicas
Manejo de entornos cloud (GCP, Azure, AWS) para análisis de grandes volúmenes de datos.
Se valorará conocimiento de marcos regulatorios (Basilea, IFRS 9, GDPR, etc.).
Dominio de SQL y al menos un lenguaje estadístico (Python, R, SAS).
Conocimiento de normativa bancaria y requerimientos regulatorios.
Familiaridad con herramientas de visualización (Power BI, Tableau, etc.).
Familiaridad con conceptos de riesgo crediticio, scorecards, segmentación de clientes, etc.
- Transversales & Comportamentales
Capacidad para sintetizar y comunicar hallazgos de forma clara y efectiva.
Capacidad de trabajo en equipo y orientación a resultados.
Pensamiento proactivo y crítico, enfoque en datos y capacidad para presentar conclusiones a audiencias no técnicas.